【摘 要】
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基于Markov模型的后处理是提高手写体汉字识别正确率的有效手段.但由于模型的建立依赖于所使用的语料库,当处理对象与语料库所属的领域有明显差别时,后处理效果会明显下降.本
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基于Markov模型的后处理是提高手写体汉字识别正确率的有效手段.但由于模型的建立依赖于所使用的语料库,当处理对象与语料库所属的领域有明显差别时,后处理效果会明显下降.本文从通用模型与领域模型相结合的角度,探讨了专业文献识别中的后处理问题,给出了通用模型与领域模型相结合的方法,经测试,对于计算机类专业文献,平均识别率达到了96.6﹪,比单纯使用通用模型提高了2.2个百分点.
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